红外
紅外
홍외
Infrared
2015年
9期
10-14
,共5页
自适应非均匀性校正%红外图像%神经网络%鬼影
自適應非均勻性校正%紅外圖像%神經網絡%鬼影
자괄응비균균성교정%홍외도상%신경망락%귀영
针对传统的基于神经网络的自适应非均匀性校正(Neural-Network-based Non-Uniformity Correction,NN-NUC)算法在实际应用中存在校正能力有限和容易产生鬼影的问题,深入分析了NN-NUC算法中的鬼影产生过程,并给出了抑制鬼影的一般性方法;然后结合实际红外成像系统的特点,提出了一种改进型NN-NUC算法.仿真实验结果表明,该算法可以最大限度地抑制场景鬼影的产生,并可有效减小系统输出图像的非均匀性噪声.此外,本文算法计算量小,且易于用硬件实现,因此具有很好的工程应用价值.
針對傳統的基于神經網絡的自適應非均勻性校正(Neural-Network-based Non-Uniformity Correction,NN-NUC)算法在實際應用中存在校正能力有限和容易產生鬼影的問題,深入分析瞭NN-NUC算法中的鬼影產生過程,併給齣瞭抑製鬼影的一般性方法;然後結閤實際紅外成像繫統的特點,提齣瞭一種改進型NN-NUC算法.倣真實驗結果錶明,該算法可以最大限度地抑製場景鬼影的產生,併可有效減小繫統輸齣圖像的非均勻性譟聲.此外,本文算法計算量小,且易于用硬件實現,因此具有很好的工程應用價值.
침대전통적기우신경망락적자괄응비균균성교정(Neural-Network-based Non-Uniformity Correction,NN-NUC)산법재실제응용중존재교정능력유한화용역산생귀영적문제,심입분석료NN-NUC산법중적귀영산생과정,병급출료억제귀영적일반성방법;연후결합실제홍외성상계통적특점,제출료일충개진형NN-NUC산법.방진실험결과표명,해산법가이최대한도지억제장경귀영적산생,병가유효감소계통수출도상적비균균성조성.차외,본문산법계산량소,차역우용경건실현,인차구유흔호적공정응용개치.
